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Importations de biens et services ($ US courant)

Source: Banque mondiale

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Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
196012 039 759
196114 979 700 24,42
196220 999 580 40,19
196328 979 420 38,00
196429 959 401 3,38
196536 959 261 23,36
196656 698 866 53,41
196762 998 740 11,11
196857 538 849 -8,67
196957 118 858 -0,73
197067 758 645 18,63
197174 944 072 10,60
197285 989 333 14,74
1973124 639 770 44,95
1974156 585 725 25,63
1975164 029 750 4,75
1976184 222 631 12,31
1977208 716 651 13,30
1978295 193 192 41,43
1979408 885 721 38,51
1980618 130 457 51,17
1981604 860 794 -2,15
1982546 417 388 -9,66
1983557 759 627 2,08
1984458 618 586 -17,77
1985335 179 270 -26,92
1986358 293 217 6,90
1987479 616 896 33,86
1988555 487 134 15,82
1989605 559 118 9,01
1990767 813 396 26,79
1991816 658 349 6,36
1992977 615 498 19,71
19931 036 592 098 6,03
19941 034 169 652 -0,23
19951 252 954 675 21,16
19961 292 343 777 3,14
19971 307 297 830 1,16
19981 336 847 693 2,26
19991 257 913 675 -5,90
20001 479 696 793 17,63
20011 264 818 758 -14,52
20021 357 182 105 7,30
20031 940 920 260 43,01
20042 178 217 698 12,23
20052 153 311 022 -1,14
20061 681 386 948 -21,92
20071 865 728 935 10,96
20081 977 703 612 6,00
20092 068 282 321 4,58
20102 671 900 184 29,18
20112 214 226 995 -17,13
20122 099 931 248 -5,16
20132 127 109 313 1,29
20141 967 628 339 -7,50
20151 663 589 209 -15,45
20161 625 298 877 -2,30
20171 949 222 939 19,93
20182 068 525 306 6,12

Faits saillants


Très forte augmentation en 58 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 927 187 252,59. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 17081 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 671 900 184) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (12 039 759,2). Nous disposons des résultats pour 59 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 1 795 341 696. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.95 et coefficient de détermination = 0.9).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Botswana, Lesotho, Afrique du Sud, Namibie.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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